基于链接相似性聚类的重叠社区识别

张桂杰; 张健沛; 杨静; 辛宇

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基于链接相似性聚类的重叠社区识别

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摘要

社区结构是社会网络最普遍和重要的拓扑属性之一,提出一种基于链接相似性聚类的重叠社区识别算法.该算法首先根据相邻链接的度分布状态,提出链接间的相似性度量方法;其次以链接相似性矩阵为输入,以链接社区的最优划分为目标,建立链接局部相似性聚类算法,实现了重叠社区的有效识别;然后对链接社区进行优化,解决了可能出现的过度重叠及孤立社区问题;最后在真实网络及人工合成网络上的实验验证了算法的高效性.

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来源
《电子学报》 |2015年第7期|1329-1335|共7页
作者
张桂杰; 张健沛; 杨静; 辛宇;
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作者单位

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;

吉林师范大学计算机科学与技术学院,吉林四平136000;

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
社区识别; 链接社区; 局部链接相似性度量; 层次聚类; 重叠社区;

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